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阿里云物联网平台的位置服务并非一个完全独立的功能模块。位置信息可包含二维坐标与三维坐标,而位置数据的来源本质上是借助设备属性进行上传。换言之,若要让设备上报位置,您需先将其视为一个普通属性进行处理。 1)添加二维位置数据 操作过程十分简洁。进入数据分析 → 空间数据可视化 → 二维数据,点击添加,将
2026年,阿里云服务器生态已高度成熟,形成了清晰的轻量应用服务器与ECS云服务器两大产品阵营。无论你是计划搭建个人博客、企业官网,还是运营电商平台、进行应用开发,基本都能找到理想的解决方案。本指南将从服务器选型、配置选择、部署流程到安全运维,系统梳理2026年最实用的操作要点,帮助你少走弯路,让网
副标题:静态流水线已成瓶颈——运行时自建 Harness,并行调用上百子 Agent 的 6 种编排模式与避坑实战 2026 年 5 月底,Anthropic 宣布 Claude Code 正式支持 Dynamic Workflows;6 月初官方工程博客进一步拆解了其底层原理与典型模式。目前该能力
先说一个核心判断:AI 生成代码的速度,正以肉眼可见的节奏超越团队扩展测试覆盖的能力。你看到的覆盖率报告依然显示绿色,代码评审也没有明显的告警,但真实的风险却像暗流一样持续增大。默认情况下,我们应该把 AI 生成的代码视为尚未经过充分测试的代码,并且要根据代码生成的速度,同步调整测试的规模与深度。
真正值得记住的,不是完整过程,而是未来仍然有决策价值的经验。CLAUDE md 和 claude-mem 也应该分工明确:CLAUDE md 管稳定规则,claude-mem 管动态经验,当前会话处理即时现场。到了最后一篇,我们把这些原则收束成一个完整工作流。这一篇只回答一个问题:日常使用 Clau
为什么你的实时监控大屏总是“看着很高级,用起来很鸡肋”?聊聊指标粒度、刷新策略与报警阈值 大家有没有发现一个现象? 很多公司花了几十万甚至上百万搭建实时监控平台,大屏做得炫酷无比,数据不停滚动,领导一看: "不错,很有科技感。 " 可真正线上出了问题,大家第一反应却还是: 最后发现,那块所谓的 "实时监控
随着工具数量的增加,一个自然的问题是:不同角色的Agent应该使用哪些工具?显然不能将所有工具都暴露给所有角色。本章将深入解析AgentScope 2 0提供的“工具分组”机制,并演示如何通过配置文件精确控制每个Agent可见和可调用的工具集合。核心思路是将工具权限从代码中解耦,实现可配置、可热更新
先说说核心判断。今天继续探讨基于本体构建的电商数据分析项目,上一篇完成了框架搭建,这篇重点聚焦于优化改进。同时,也希望把之前的核心观点再往前推进一层。那个核心观点是什么?——经典本体论(OWL、SWRL、SHACL)的局限性,不在于“推理能力弱”,而在于“推理空间是封闭的”。它只能在有限的公理集合里
最近一直在用 CodeBuddy 和 WorkBuddy 辅助日常开发,确实方便了不少。不过每次对话都会生成详细的日志:用了哪个模型、消耗了多少积分、调用时间等等,全部记录在案。这些数据被导出为一个 Excel 文件,按理说 Excel 做统计分析应该信手拈来——但现实往往不按剧本来。 坦白说,我对
最近,技术圈内频繁被提及的一个热门话题,就是物理AI、世界模型以及它们与数字孪生之间的复杂关系。尽管讨论热烈,但能清晰阐释两者关联的讨论较为稀缺。这并非纯粹的学术探讨。对于从事数字化转型、工业软件、智能制造以及IT咨询的专业人士而言,迟早会在实际项目中与这些概念相遇。当前,很多人对这些术语的理解存在
历史科普视频的AI自动化生产工作流:从全手动到半自动的工程演进 做历史科普视频的人都清楚一个残酷的现实:写稿不是瓶颈,后期才是。但“后期慢”这个问题太抽象了,真要去优化它,连从哪下手都不知道。于是花了不少功夫,把每期视频各个环节的耗时都做了详细记录,结果如下: 